作为一种融合了电磁学、光学、信号处理等多学科交叉领域的新兴学科,高光谱遥感成像已经被广泛的应用于军事、地质、医学、农业、海洋生物、大气和环境监测等领域。然而高光谱图像庞大的数据量给存储和传输带来了巨大的压力,严重制约了高光谱成像技术的应用发展,因此找到一种高效的压缩方法是高光谱遥感成像技术发展中一个亟须要解决的课题。本文对高光谱图像压缩的方法进行了研究。首先,对高光谱图像数据的存储格式以及空间和谱间相关性进行了研究。其次,对基于线性预测的高光谱图像压缩的理论进行了详细分析,并对光谱图像数据的编码方法进行了介绍。在对高光谱图像进行压缩之前,通过采用一些预处理手段来提升整个高光谱图像压缩的性能,结合高光谱图像本身的特性,提出了一种基于自适应波段分组和小波变换混合优化编码的高光谱图像压缩算法,通过实验结果比较发现,该算法可以实现高光谱图像的高效压缩。然后,对基于压缩感知理论的高光谱图像压缩方法进行了研究。介绍了压缩感知的理论,分析了压缩感知理论的关键要素,并对不同的重构算法进行了压缩实验以及相应的结果分析。最后,对基于编码孔径成像技术的高光谱图像压缩方法进行了分析研究。介绍了编码孔径光谱成像技术的原理,通过建立的编码孔径成像技术理论模型对高光谱图像进行了实验研究以及结果分析。